从监控市场的发展方向可以看到，车载无线监控的发展趋势正朝着高清化、智能化、集成化、标准化、行业化的方向发展。具体情况如下： 高清化 传统的车载行业主要采用普通数字录像机加模拟摄像机的架构，优势在于成本低廉，而对视频监控的其他方面关注较少。随着网络化和联网化进程的到来，车载监控行业正逐步向化发展，许多用户已经不只只满足于人工监控，需要的是智能监控。而智能化分析系统需要处理高清图像才能达到智能化效果，否则无法实现智能处理。高清化所带来图像清晰度的大幅提升，在未来车载监控中的优势非常明显。很显然，高清分辨率图像效果的车载监控必然成为未来智能监控市场的主流，这也将进一步拉高车载监控行业的门槛，对整个车载监控行业的监控有序发展起到积极的左右。 智能化 智能化的优势在于，能够针对车载监控行业的特殊需求提供更多附加值的应用，例如执法车辆在行车过程中，路面颠簸造成图像发生抖动，对图像的监控人员来说，图像不清晰难以取证且容易对画面产生疲劳感;然而智能的画面去抖可以解决这类问题，而在公交行业中，如客流统计、人脸识别、车牌识别等智能系统也能够给后台的运营提供更好的帮助。车载视频监控，将地面固定场所的视频监控功能应用到移动的车辆上，是视频监控在交通领域的重要应用。adas高级驾驶辅助系统生产厂家有哪些
车载监控设备对于车内驾驶员监控（疲劳检测） a、驾驶员监控系统功能定义 主要针对驾驶员的疲劳、分神、不规范驾驶等危险情况进行预警，要求摄像头在全工况环境下（包含暗光、夜晚、逆光等）工作，且不受驾驶员衣着影响；b、功能算法DMS的视觉算法基于深度学习，DMS的基本流程如下：脸部检测：将其归为物体识别与分类问题，通过训练深度神经网络设计一个鲁棒性好的脸部检测器。头部特征：由三个姿态角构成，基于CNN设计头部追寻系统，以图像中脸部区域为输入，以三维姿态角为输出。眼神检测：综合眼神检测网络与头部姿态角度输出。眨眼检测：包括眨眼信息（速率与时差）和眼部信息（开与合）。眼部信息为二分类问题，需要神经网络较小；眨眼信息需要分析过去数帧。车辆定位监控厂家定制车载监控系统可以对行驶中的车辆、人员进行可视化监管。
车载硬盘录像机跟普通的硬盘录像机有哪些区别? 普通硬盘录像机使用220V交变电流，电压电流的稳定性相对来说都比较稳定，再就是由于普通硬盘录像机位置环境固定，相对的振动机会几乎没有，所以普通硬盘录像机的抗震功能可以忽略不计。但是车载硬盘录像机就不同。首先，车上的电压电流不能按常规的思路来理解，车上的电压为12/24V，但实际上，12V的车是做不到12V稳压的，24V的也一样，所以电源板的设计很重要，电源板的设计要考虑到很多方面。
GPS在车辆监控系统中的应用： 实时追踪 全球卫星定位，24小时提供车辆位置并可通过Google卫星地图、及中国较详细的MapABC地图显示。系统自动较大化的显示车辆的当前地点，和前两分钟的行车轨迹, 地图连续自动以蓝色线条描述需监控车辆的运行路线。自动刷新实时查看车辆的较新位置。 轨迹查询 可任意查询车辆在任何时段的行车情况，以及停车地点、停车时长，可直观在地图上显示。 油耗管理 应用卫星轨迹的计算技术，对车辆任意时段内的行车里程和油耗进行科学化管理。 安全管理 强大的防盗、防抢、求助功能预防外人或司机偷取车辆，避免连车带货品一起损失。并实现越界、超速、报警功能，当车辆越界、超速或拆除GPS时，终端自动发送短信至车主的手机上，进行提醒。汽车装个车载监控有什么好处？
车载硬盘录像机的电源如何设计? 要想保证车载硬盘录像机正常工作，首先要保证电源板的输出功率稳定。 在固定窄电压环境下，由于输入电压电流基本平稳，再者从电学方面来讲，输出功率决定输入功率，所以普通硬盘录像机电源方面只需要一个适配器即可，一个适配器无外乎就是一个变压器加一个滤波电路，有点良心的加一个保护电路，没良心的保护电路都不装，便宜嘛，所以普通的硬盘录像机成本及维护成本相对低廉。但是对于车载硬盘录像机，首先要做的就是动态电压电流变窄细化。如何保证车载硬盘录像机正常工作，稳定的电压电流很重要，但从另一方面来说，设备的输入功率是固定的，由W=U*I可知，电压变化的时候电流也在变化，电压跟电流的变化方向总是相反的。所以如果启动电压做得越低的话，相对启动电流就要增加。宏观上是这么简单，但能稳定的做到这个功能并保证设备正常运行，那可需要下一番功夫了。车载视频终端安装时必须固定牢固。工程车视频监控制造厂家
车载监控设备的镜头组由光学镜片、滤光片和保护膜等组成。adas高级驾驶辅助系统生产厂家有哪些
车载监控设备的基本工作流程：图像输入 — 预处理 — 特征提取 — 特征分类 — 匹配 — 完成识别 即输入摄像头的数据，以每帧信息为基础进行检测、分类、分割等计算，利用多帧信息进行目标追寻，输出相关结果； 1）预处理包括成帧、颜色调整、白平衡、对比度均衡、图像扭正等工作； 2）特征提取就是在预处理的基础上提取出图像中的特征点； 3）目标识别是基于特征数据的输出，对图像中的物体进行识别分类 —— 人 ，车 、交通标志等，运用到机器学习、神经网络等算法。adas高级驾驶辅助系统生产厂家有哪些
